Структура університетських доходів і витрат у Канаді й Україні: порівняльний аналіз
Notice bibliographique
Résumé
У статті досліджено структуру доходів і витрат університетів Канади й України. Проведено порівняльний аналіз фінансових даних канадських й українських університетів. Зроблено пропозиції щодо активнішого залучення до фінансування діяльності українських університетів коштів обласних і міських бюджетів для виконання фундаментальних і прикладних досліджень, наукових розробок тощо. Вказано на необхідність активізації міжнародної діяльності університетів за рахунок виконання міжнародних проектів із залученням коштів іноземних організацій, а також розробки ефективної маркетингової політики. The article investigates the structure of revenues and expenditures of universities in Canada and Ukraine. The comparative analysis of financial data of Canadian and Ukrainian universities is conducted. Suggestions to enhance the investments from local regional and municipal budgets into the development of fundamental and applied researches, scientific developments etc. A focus is made on the need to foster international activity of universities through the implementation of international projects attracting funding by foreign organizations, as well as the development of\neffective marketing politicies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».